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正文內(nèi)容

論文基于多agent系統(tǒng)的變電站智能培訓(xùn)系統(tǒng)-資料下載頁(yè)

2025-07-13 18:34本頁(yè)面

【導(dǎo)讀】在以往的培訓(xùn),不論是利用實(shí)物仿真還。是全數(shù)字仿真,主導(dǎo)培訓(xùn)過(guò)程的教練員都必不可少。培訓(xùn)規(guī)模越大、人次越多,耗費(fèi)在教練上的人力也越大。擁有心智模型的Agent[1,2]具有自治性、反應(yīng)性、社交能力、推理能力、規(guī)劃能力和自發(fā)行為能力,可以代替教。同時(shí)在多個(gè)變電站協(xié)同仿真培訓(xùn)中,受訓(xùn)人員、各變電站Agent都是智能主體,可以用多Agent. 電力系統(tǒng)運(yùn)行安全安全可靠性的重要因素之一。新、需要適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)中介物。備的外部表現(xiàn)和內(nèi)在機(jī)理分開(kāi)設(shè)計(jì)。的內(nèi)在邏輯由不同的功能模塊模擬。定虛擬場(chǎng)景中設(shè)備行為的規(guī)律。能模塊實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。實(shí)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。智能培訓(xùn)過(guò)程;第二部分闡述Agent的內(nèi)部結(jié)構(gòu);訂初始培訓(xùn)方案。于多細(xì)節(jié),如需查找的故障點(diǎn)多、攜帶的工具多;加隨意動(dòng)作可能帶來(lái)的危險(xiǎn)性)。員應(yīng)完成的任務(wù)?,F(xiàn)場(chǎng)布置包括確定運(yùn)行方式,對(duì)其信任增加一些。值班事件記錄為準(zhǔn)。產(chǎn)生便成了設(shè)計(jì)Agent的重心。

  

【正文】 的在線 Agent,也可以采取廣播方式,廣播可以作為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信的特例。 本設(shè)計(jì)中采用 KQML 作為 Agent 間的通信語(yǔ)言。一條普通的 KQML 消息可能如圖 7 所示。 圖 6 多 Agent 的協(xié)商策略 S1 S2 S3 S4 S5 +請(qǐng)求 S6 -推辭 -同意 +威脅 - 拒絕 -接受 +勸說(shuō) +撤消 ( tell : sender Agent001 : receiver Agent002 : language KIF : ontology AdmittanceMatrix 該消息中各部分含義如下。 tell 是執(zhí)行原語(yǔ),明確指出了本個(gè)言語(yǔ)行為“表達(dá)意圖”的力度。sender 和 receiver 為通信層,表明通信雙方的身份。 language 和 ontology 為消息層,說(shuō)明本次通信所使用的具體語(yǔ)言和本體論。本條消息中 KIF是一種基于謂詞邏輯,經(jīng)過(guò)擴(kuò)充的前綴型 一階謂詞語(yǔ)言。自定義的本體論 AdmittanceMatrix(導(dǎo)納矩陣)規(guī)定了在通信中涉及的導(dǎo)納矩陣的概念和應(yīng)用。 content 為內(nèi)容層,是消息所含的真實(shí)內(nèi)容。本次消息的內(nèi)容是 p6 點(diǎn)的導(dǎo)納矩陣是多大。 對(duì)每一條擴(kuò)充原語(yǔ),都必須進(jìn)行詳細(xì)的語(yǔ)法和語(yǔ)意說(shuō)明。圖 8 是 Threaten 原語(yǔ)的示意說(shuō)明,而用 Java 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)它還需要進(jìn)行大量的工作。圖的上半部分描述的是原語(yǔ)及參數(shù),下半部分描述的是原語(yǔ)的語(yǔ)義,部分內(nèi)容采用謂詞邏輯來(lái)描述。其中 Pre()為預(yù)備條件,是一個(gè)言語(yǔ)行為成功執(zhí)行所需要滿足的前提條件。本原語(yǔ)中 A的前件是 : A想要 B 做 X2; A知道 A能做 X1; A知道B 也知道 A能做 X1。 B 的前件是 B 不想做 X2;B 知道 A能做 X1。 Post()為后件,是言語(yǔ)行為的主體。本原語(yǔ)中 A 的意圖是想讓 B 明白如果 B不做 X2, A就做 X1;而 B 知道 A有這種意圖。Completion 描述原語(yǔ)完成的條件。本原語(yǔ)中完成的條件是 B 知道了 S,即如果 B 不做 X2, A 就做 X1。 由于本設(shè)計(jì)中 Agent 通信涉及導(dǎo)納矩陣和變電站操作兩方面的內(nèi)容,因此進(jìn)行了這兩種本體論設(shè)計(jì),以描述這兩種世界中對(duì)象的概念、格式和相互關(guān)系等。 本設(shè)計(jì)中 Agent 通信模塊內(nèi)含兩部分功能:消息 包處理和消息包識(shí)別。消息包處理模塊主要KQML 消息包的打包、解析與轉(zhuǎn)換,消息包識(shí)別模塊主要作用是識(shí)別從網(wǎng)絡(luò)接收的各個(gè)消息包是屬于與哪個(gè) Agent 進(jìn)行會(huì)話的消息包,并轉(zhuǎn)發(fā)給信念集通信模塊中與該 Agent 進(jìn)行對(duì)話的部分。將通信規(guī)則和通信模塊相結(jié)合就可產(chǎn)生相應(yīng)的言語(yǔ)動(dòng)作。 5 小結(jié) 本文對(duì)基于多 Agent 系統(tǒng)的變電站虛擬仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的主體部分進(jìn)行了設(shè)計(jì),主要做了如下工作: ( 1)設(shè)計(jì)了智能培訓(xùn)過(guò)程。 ( 2)設(shè)計(jì)了基于 BDI 模型的 Agent 的結(jié)構(gòu)體系,將 Agent 的心智狀態(tài)和培訓(xùn)過(guò)程有機(jī)結(jié)合起來(lái)。 ( 3)確定了多 Agent 系統(tǒng)的協(xié)商策略和通信方式。根據(jù)需要對(duì) KQML 的執(zhí)行原語(yǔ)、本體論進(jìn)行了擴(kuò)充。 參考文獻(xiàn): 圖 7 一條 KQML 消息示例 (Threaten : sender word : receiver word : replywith word : inreplyto word : language word : ontology word : content expression) Threaten (A,B,X1,X2) 1. A 通知 B 如果 B 不做 X2, A 就做 X1。 2. Inform(A,B,S) 其中 S 指 If ﹁ Do(B,X2) Then Do(A,X1) 3. Pre(A): Want(A,Do(B,X2)) ∧ Know(A,Can(Do(A,X1))) ∧Know(A,Know (B,Can(Do(A,X1)))) Pre(B):﹁ Want (B, Do(B,X2))∧ Know(B,Can(Do(A,X1))) 4. Post(A):Intend(A,Know(B,S)) Post(B):Know(B,Want(A, Know(B,S)) 5. Completion:Know(B,S) 6. Threaten (A,B,X1,X2)用于 A 說(shuō)服 B 做 X2 圖 8 Threaten 原語(yǔ)的語(yǔ)法及語(yǔ)意說(shuō)明 [1]王文杰 ,葉世偉 . 人工智能原理及應(yīng)用 [M]. 北京:人民郵電出版社 , 20xx .3 [2]蔡自興 ,徐光佑 . 人工智能及其應(yīng)用(第三版)[M]. 清華大學(xué)出版社 , 20xx .8 [3]曾芬芳 . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù) . 上海:上海交通大學(xué)出版社, 1997 .6 [4]劉浩 ,戴居風(fēng) . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)及其應(yīng)用研究 [J]. 微計(jì)算機(jī)信息, 20xx, 21(1):200201 [5]張志鵬 ,勞奇成 . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的概況及應(yīng)用[J]. 精密制造與自動(dòng)化, 20xx, 3:3840
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